一种基于图像识别的睡眠时患感冒的告警方法与系统与流程

本发明涉及人工智能技术领域，特别是一种基于图像识别的睡眠时患感冒的告警方法与系统。

背景技术：

目前，很多三岁以上的儿童都是与父母分开睡觉，自己睡一张床，据统计，很多孩子是在晚上睡觉时未及时盖上被子而感冒。其实，不管是儿童还是成人，在睡着的情况下都没有自己盖被子的能力，且由于夜间温度的降低，在此种情况下，睡眠时患感冒的概率大大增加。

现金，人工智能技术已经慢慢深入人类的基本生活，但是人工智能的运用还处于初级阶段，如何将人工智能应用于针对睡眠时患感冒的防范工作中，是本领域技术人员急需解决的重要问题。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于图像识别的睡眠时患感冒的告警方法与系统，旨在解决现有技术中人在睡眠时患感冒的概率高的问题，将人工智能应用于针对睡眠时患感冒的防范工作中，更好的为人类生活服务。

为达到上述技术目的，本发明提供了一种基于图像识别的睡眠时患感冒的告警方法，所述方法包括以下步骤：

s1、采集睡眠时人体的热红外图像；

s2、对热红外图像进行图像处理，识别裸露于被子之外的人体区域；

s3、根据裸露于被子之外的人体区域进行人体状态值的设置；

s4、采集环境温度，根据环境温度以及人体状态值设置感冒临界点；

s5、当人体状态值高于感冒临界点的人体状态值时，进行告警操作。

优选地，所述图像处理包括以下操作：

对热红外图像进行图像增强，生成小波去噪的阈值选择，进行全局图像降噪，有效保留区域边界，实现图像增强，然后根据人体温度比环境温度高的特征，对热红外图像进行高通滤波，初步进行人体部位边界分割，确定肢体区域位置。

优选地，所述肢体区域包括头部、上肢、躯干、下肢。

优选地，所述人体状态值的设置具体为：

仅当头部裸露时，状态值为1，仅当上肢裸露时，状态值为2，仅当下肢裸露时，状态值为3，仅当躯干裸露时，状态值为4；当不同部位同时裸露时，状态值叠加。

本发明还提供了一种基于图像识别的睡眠时患感冒的告警系统，所述系统包括：

热红外图像采集模块，用于采集睡眠时人体的热红外图像；

人体区域识别模块，用于对热红外图像进行图像处理，识别裸露于被子之外的人体区域；

人体状态值设置模块，用于根据裸露于被子之外的人体区域进行人体状态值的设置；

感冒临界点设置模块，用于采集环境温度，根据环境温度以及人体状态值设置感冒临界点；

告警模块，用于当人体状态值高于感冒临界点的人体状态值时，进行告警操作。

优选地，所述人体区域识别模块包括：

图像增强单元，用于对热红外图像进行图像增强，生成小波去噪的阈值选择，进行全局图像降噪，有效保留区域边界，实现图像增强；

滤波单元，用于根据人体温度比环境温度高的特征，对热红外图像进行高通滤波，初步进行人体部位边界分割，确定肢体区域位置。

优选地，所述肢体区域包括头部、上肢、躯干、下肢。

优选地，所述人体状态值的设置具体为：

仅当头部裸露时，状态值为1，仅当上肢裸露时，状态值为2，仅当下肢裸露时，状态值为3，仅当躯干裸露时，状态值为4；当不同部位同时裸露时，状态值叠加。

发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：

与现有技术相比，本发明通过对睡眠中的人体进行热红外图像采集，将采集的图像进行图像处理，识别出裸露于被子之外的人体区域，并进行人体状态值的设置，结合当前环境温度，设置感冒临界点，当状态值超过感冒临界点时，对人体进行告警处理，从而实现基于图像识别的睡眠时感冒的告警。本发明根据人体睡眠时的状态以及环境温度，判断当前感冒是否处于易发状态，从而解决了人在睡眠时患感冒的概率高的问题，将人工智能应用于针对睡眠时患感冒的防范工作中，更好的为人类生活服务。

附图说明

图1为本发明实施例中所提供的一种基于图像识别的睡眠时患感冒的告警方法流程图；

图2为本发明实施例中所提供的一种基于图像识别的睡眠时患感冒的告警系统结构框图。

具体实施方式

为了能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。

下面结合附图对本发明实施例所提供的一种基于图像识别的睡眠时患感冒的告警方法与系统进行详细说明。

如图1所示，本发明实施例公开了一种基于图像识别的睡眠时患感冒的告警方法，所述方法包括以下步骤：

s1、采集睡眠时人体的热红外图像；

s2、对热红外图像进行图像处理，识别裸露于被子之外的人体区域；

s3、根据裸露于被子之外的人体区域进行人体状态值的设置；

s4、采集环境温度，根据环境温度以及人体状态值设置感冒临界点；

s5、当人体状态值高于感冒临界点的人体状态值时，进行告警操作。

本发明实施例根据人的睡眠中深度和目前室内温度，判断目前是否需要调整被子或者加盖被子，以及目前所覆盖的被子是否影响呼吸等，从而实现有效防范人在睡眠时患感冒。

通过的热红外图像采集装置对睡眠中的幼儿身体进行热红外成像。人体温度通常高于环境温度，当没有被被子覆盖时，人体头部以及裸露的肢体高于环境温度，容易被热红外图像采集装置识别，据此可识别出裸露于被子之外的人体区域。

在采集热红外图像后，对热红外图像进行图像增强，生成小波去噪的阈值选择，进行全局图像降噪，有效保留区域边界，实现图像增强，然后根据人体温度比环境温度高的特征，对热红外图像进行高通滤波，初步进行人体部位边界分割，确定肢体区域位置。对于肢体的判定，包括头部、上肢、躯干、下肢，并分别设置人体裸露于被子之外的状态值，例如仅当头部裸露时，状态值为1，仅当上肢裸露时，状态值为2，仅当下肢裸露时，状态值为3，仅当躯干裸露时，状态值为4；当不同部位同时裸露时，状态值叠加。以此来判定人体裸露于被子之外的区域。

利用温度采集装置采集当前环境的温度，获取环境温度信息。根据环境温度信息以及裸露于被子之外的人体状态值设置感冒临界点，感冒临界点的阈值设置可根据经验进行设置。

例如，当室温处于15摄氏度时，状态值为3时，为感冒临界点；当室温处于20摄氏度时，状态值为6时，为感冒临界点；当状态值高于感冒临界点的状态值时，患感冒的概率会升高，因此当高于感冒临界点时，需要对睡眠中的人进行告警，提示需要盖被子。

用户可根据实际情况，比如东北或者广州等地的气候条件进行初始化设置。

本发明实施例通过对睡眠中的人体进行热红外图像采集，将采集的图像进行图像处理，识别出裸露于被子之外的人体区域，并进行人体状态值的设置，结合当前环境温度，设置感冒临界点，当状态值超过感冒临界点时，对人体进行告警处理，从而实现基于图像识别的睡眠时感冒的告警。本发明根据人体睡眠时的状态以及环境温度，判断当前感冒是否处于易发状态，从而解决了人在睡眠时患感冒的概率高的问题，将人工智能应用于针对睡眠时患感冒的防范工作中，更好的为人类生活服务。

如图2所示，本发明实施例还公开了一种基于图像识别的睡眠时患感冒的告警系统，所述系统包括：

热红外图像采集模块，用于采集睡眠时人体的热红外图像；

人体区域识别模块，用于对热红外图像进行图像处理，识别裸露于被子之外的人体区域；

人体状态值设置模块，用于根据裸露于被子之外的人体区域进行人体状态值的设置；

感冒临界点设置模块，用于采集环境温度，根据环境温度以及人体状态值设置感冒临界点；

告警模块，用于当人体状态值高于感冒临界点的人体状态值时，进行告警操作。

所述人体区域识别模块包括：

图像增强单元，用于对热红外图像进行图像增强，生成小波去噪的阈值选择，进行全局图像降噪，有效保留区域边界，实现图像增强；

滤波单元，用于根据人体温度比环境温度高的特征，对热红外图像进行高通滤波，初步进行人体部位边界分割，确定肢体区域位置。

通过的热红外图像采集装置对睡眠中的幼儿身体进行热红外成像。人体温度通常高于环境温度，当没有被被子覆盖时，人体头部以及裸露的肢体高于环境温度，容易被热红外图像采集装置识别，据此可识别出裸露于被子之外的人体区域。

在采集热红外图像后，对热红外图像进行图像增强，生成小波去噪的阈值选择，进行全局图像降噪，有效保留区域边界，实现图像增强，然后根据人体温度比环境温度高的特征，对热红外图像进行高通滤波，初步进行人体部位边界分割，确定肢体区域位置。对于肢体的判定，包括头部、上肢、躯干、下肢，并分别设置人体裸露于被子之外的状态值，例如仅当头部裸露时，状态值为1，仅当上肢裸露时，状态值为2，仅当下肢裸露时，状态值为3，仅当躯干裸露时，状态值为4；当不同部位同时裸露时，状态值叠加。以此来判定人体裸露于被子之外的区域。

利用温度采集装置采集当前环境的温度，获取环境温度信息。根据环境温度信息以及裸露于被子之外的人体状态值设置感冒临界点，感冒临界点的阈值设置可根据经验进行设置。

例如，当室温处于15摄氏度时，状态值为3时，为感冒临界点；当室温处于20摄氏度时，状态值为6时，为感冒临界点；当状态值高于感冒临界点的状态值时，患感冒的概率会升高，因此当高于感冒临界点时，需要对睡眠中的人进行告警，提示需要盖被子。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。